
CNET科技资讯网 1月19日 国际报道:三维打印机在制造业的每个角落都带来了重大进展:科学家们已经使用它来设计人体组织、打印橡胶材料、降低无人机对地面人员的危险程度等等,最近,3D打印还创造了一种比钢强10倍的轻质材料,其密度只有钢的1/20。
这项创造来自于麻省理工学院的一个科学家团队,基于3D打印物体的技术,在打印之后对原有物体进行转化,比如变颜色、形状、尺寸和其他物理与化学性质。
这种物体由含有TTC的化学基团的特殊聚合物组成。每个TTC都像“折叠的手风琴”,当暴露在蓝色LED灯下时,这些材料可以被激活。然后,新的单体分子将其自身附着到聚合物上,从而给物体提供新的属性:软的物体可能会变硬,或者颜色也可以被改变,如果加入某些单体聚合物,当处于一定的温度条件下,这种物体能够膨胀或收缩。
麻省理工学院化学副教授Jeremiah Johnson说:“我们的想法是,材料可以被打印,也可以被使用,利用光元素,将材料变成其他材料,或者让材料进一步生长。”
这一方法可以为制造商开辟新的大门,使他们能够轻松地创建适用于建筑或医药等领域的材料。
据了解,过去有研究人员曾尝试过类似的方法。去年,哈佛大学的科学家们推出了所谓的“4D打印”技术,这是一种将3D打印物体浸在水中,使其改变形状的方法。(在这种情况下,第四个维度是时间)
4D打印
目前,该技术存在一个限制:由于使用的催化剂的性质,它需要一个没有氧气的环境。研究人员正在努力改进,使其可以在露天环境中使用。
好文章,需要你的鼓励
这项由Snowflake AI Research发表的研究挑战了传统语言学对大型语言模型的批评,通过引入波兰语言学家Mańczak的理论框架,论证了LLM的成功实际上验证了"频率驱动语言"的观点。研究认为语言本质上是文本总和而非抽象系统,频率是其核心驱动力,为重新理解AI语言能力提供了新视角。
freephdlabor是耶鲁大学团队开发的开源多智能体科研自动化框架,通过创建专业化AI研究团队替代传统单一AI助手的固化工作模式。该框架实现了动态工作流程调整、无损信息传递的工作空间机制,以及人机协作的质量控制系统,能够自主完成从研究构思到论文发表的全流程科研工作,为科研民主化和效率提升提供了革命性解决方案。
德国马普智能系统研究所团队开发出专家混合模型的"即时重新布线"技术,让AI能在使用过程中动态调整专家选择策略。这种方法无需外部数据,仅通过自我分析就能优化性能,在代码生成等任务上提升显著。该技术具有即插即用特性,计算效率高,适应性强,为AI的自我进化能力提供了新思路。
Algoverse AI研究团队提出ERGO系统,通过监测AI对话时的熵值变化来检测模型困惑程度,当不确定性突然升高时自动重置对话内容。该方法在五种主流AI模型的测试中平均性能提升56.6%,显著改善了多轮对话中AI容易"迷路"的问题,为构建更可靠的AI助手提供了新思路。